№29 приоритетность и ассоциативность операторов / для начинающих

Функции ввода ()

Многое временем в программе нам нужен какой-то вход от пользователя. Принимая входы от пользователя заставляет программу чувствовать себя интерактивными. В Python 3, чтобы принять вклад от пользователя, у нас есть функция Отказ Если вызывается функция ввода, поток программы будет остановлен до тех пор, пока пользователь не дал ввод и закончил вход с ключом возврата. Давайте посмотрим некоторые примеры:

Когда мы просто хотим взять вклад:

INP ()

Запустите код

Дать подсказку с сообщением:

Подскажите с сообщение(”)

Запустите код

3. Когда мы хотим взять целочисленный вход:

number = int(input('Please enter a number: '))

Запустите код

Если вы вводите не целочисленное значение, то Python бросит ошибку Отказ Поэтому, когда вы используете это, пожалуйста, убедитесь, что вы тоже поймаете. В противном случае ваша программа неожиданно прекратится после подсказки.

number = int(input('Please enter a number: '))
# Please enter a number: as
# Enter a string and it will throw this error
# ValueError: invalid literal for int() with base 10 'as'

4. Когда мы хотим ввод строки:

string = str(input('Please enter a string: '))

Запустите код

Хотя входы хранятся по умолчанию как строка. Используя Функция делает его понятно для читателя кода, что вход будет «строка». Хорошей практикой, чтобы упомянуть, какой тип ввода будет предпринят заранее.

Официальные документы

Особенности

• Условия могут комбинироваться. Например, 1 < а < 3 проверяет, что a одновременно меньше 3 и больше 1.
• Вы можете использовать del для удаления переменных или элементов в массивах.
• Python предлагает большие возможности для работы со списками. Вы можете использовать операторы объявления структуры списка. Оператор for позволяет задавать элементы списка в определенной последовательности, а if — позволяет выбирать элементы по условию, например, так:

>>> lst1 = 
>>> lst2 = 
>>> print 

>>> print 

# Check if a condition is true for any items.
# «any» returns true if any item in the list is true.
>>> any(])
True
# This is because 4 % 3 = 1, and 1 is true, so any()
# returns True.
 
# Check for how many items a condition is true.
>>> sum(1 for i in  if i == 4)
2
>>> del lst1
>>> print lst1

>>> del lst1

Глобальные переменные объявляются вне функций и могут быть прочитаны без каких-либо специальных объявлений, но если вы хотите, изменить значение глобальной переменной из функции, нужно объявить их в начале функции используя ключевое слово global, в противном случае Python будет считать эту переменную новой локальной переменной. Например:

number = 5
 
def myfunc():
    # This will print 5.
    print number
 
def anotherfunc():
    # This raises an exception because the variable has not
    # been bound before printing. Python knows that it an
    # object will be bound to it later and creates a new, local
    # object instead of accessing the global one.
    print number
    number = 3
 
def yetanotherfunc():
    global number
    # This will correctly change the global.
    number = 3

Не в Python Как Оператор Идентификации

Операторы идентификации используются для сравнения объектов. У нас есть «нет» href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор href=»https://www.w3schools.com/python/python_operators.asp»>оператор

Программа для деления list1 из list2, но если какой-либо элемент в (Знаменателе не может

list1= 
list2= 
list3=[] 
for i in range(len(list1)): 
   #Denominator cannot be 0 
   if list2 is not 0: 
       list3.append(list1/list2) 
   else: 
       list3.append("Not Possible") 
print(list3) 

Output- 

list1= 
# list containing integers 
int_list=[] 
# list containing float values 
float_list=[] 
for i in list1: 
   # if the data type of  
   if type(i) is not int: 
        float_list.append(i) 
   else: 
        int_list.append(i) 
print("float list",float_list) 
print("integer list",int_list) 

Output- 
float list  
integer list 

Python Удалить Дубликаты Из СпискаPython Печать Без Новой СтрокиLearn Python the Hard Way Review PDFPython Map

Изменяемые и неизменяемые типы данных

Только почему операторы is и == одинаково сравнивают неименованные значения intи string (например, 5 и «example»). Но при этом не ведут себя так же с неименованными списками (например, )?

В Python есть две разновидности типа данных:

• Изменяемые — те, которые можно изменять
• Неизменяемые – остаются неизменными (имеют одинаковое расположение в памяти, что is и проверяет) после их создания.

Изменяемые типы данных: list, dictionary, set и определяемые пользователем классы. Неизменяемые типы данных: int, float, decimal, bool, string, tuple, и range.

Python обрабатывает неизменяемые типы данных иначе. То есть сохраняет их в памяти только один раз.

Применим Python-функцию id(), которая вызывает уникальный идентификатор для каждого объекта:

s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("Id of the String 'example': " + str(id("example")) + " (note that it's the same as the variable s)")
print("s is 'example': " + str(s is "example"))

print("Change s to something else, then back to 'example'.")
s = "something else"
s = "example"
print("Id of s: " + str(id(s)))
print("s is 'example': " + str(s is "example"))
print()

list1 = 
list2 = list1
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("Id of list2: " + str(id(list2)))
print("Id of : " + str(id()) + " (note that it's not the same as list1!)")
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

print("Change list1 to something else, then back to the original () value.")
list1 = 
list1 = 
print("Id of list1: " + str(id(list1)))
print("list1 == list2: " + str(list1 == list2))
print("list1 is list2: " + str(list1 is list2))

Выполнение кода выдаст следующий результат:

Id of s: 22531456
Id of the String 'example': 22531456 (note that it's the same as the variable s)
s is 'example': True
Change s to something else, then back to 'example'.
Id of s: 22531456
s is 'example': True

Id of list1: 22103504
Id of list2: 22103504
Id of : 22104664 (note that it's not the same as list1!)
list1 == list2: True
list1 is list2: True
Change list1 to something else, then back to the original () value.
Id of list1: 22591368
list1 == list2: True
list1 is list2: False

В первой части примера переменная возвратит тот же объект , которым она была инициализирована в начале, даже если мы изменим ее значение.

Но не возвращает тот же объект, значение которого равно . При этом создается новый объект, даже если он имеет то же значение, что и первый .

При выполнении кода вы получите разные идентификаторы для объектов, но они будут одинаковыми.

Создание наших собственных менеджеров контекста для нашего класса

Рассмотрим приведенный ниже класс, для которого у нас будет собственный диспетчер контекста для обработки файлов.

class MyFileHandler():
    def __init__(self, filename, mode):
        self.filename = filename
        self.mode = mode
        # Originally, context object is None
        self.context_object = None


    # The context manager executes this first
    # Save the object state
    def __enter__(self):
        print("Entered the context!")
        self.context_object = open(self.filename, self.mode)
        return self.context_object


    # The context manager finally executes this before exiting
    # Information about any Exceptions encountered will go to
    # the arguments (type, value, traceback)
    def __exit__(self, type, value, traceback):
        print("Exiting the context....")
        print(f"Type: {type}, Value: {value}, Traceback: {traceback}")
        # Close the file
        self.context_manager.close()
        # Finally, restore the context object to it's old state (None)
        self.context_object = None

# We're simply reading the file using our context manager
with MyFileHandler('input.txt', 'r') as file_handle:
    for line in file_handle:
        print(line)

Внимательно изучите методы класса. У нас есть метод для нашего обработчика, который устанавливает начальное состояние объектов контекста и соответствующих переменных.

Теперь метод dunder сохраняет состояние объекта и открывает файл. Теперь мы внутри блока.

После выполнения блока диспетчер контекста наконец выполняет , при этом восстанавливается исходное состояние объекта контекста и файл закрывается.

Выход

Entered the context!
Hello from AskPython

This is the second line

This is the last line!
Exiting the context....
Type: None, Value: None, Traceback: None

Хорошо, похоже, у нас нет ошибок. Мы только что реализовали собственные контекстные менеджеры для нашего Custom Class. Теперь есть другой подход к созданию диспетчера контекста, который использует генераторы.

Однако это обычно не рекомендуется, если вы точно не знаете, что делаете, поскольку вы должны сами обрабатывать исключения.

Есть два разных метода для менеджера контекста. Эти методы —

Арифметические операторы

Арифметические операторы обычно работают с числами. Есть операторы для сложения, вычитания, умножения, деления, модуля и экспоненциальных операций. Некоторые из этих операторов работают и со строками. Все арифметические операторы — специальные символы.

• +: оператор сложения;
• -: оператор вычитания;
• *: оператор умножения;
• /: оператор деления;
• **: экспоненциальный оператор;
• //: оператор деления этажей.

Давайте посмотрим на пример арифметических операторов в Python.

x = 15
y = 7

sum = x + y
print("addition =", sum)

subtraction = x - y
print("subtraction =", subtraction)

multiplication = x * y
print("multiplication =", multiplication)

division = x / y
print("division =", division)

modulus = x % y
print("modulus =", modulus)

exponent = x ** 2
print("exponent =", exponent)

floor_division = x // y
print("division =", floor_division)  # 2

Вывод:

Python поддерживает операторы сложения и умножения для строк.

print("addition of strings =", ("Python" + " " + "Operators"))
print("multiplication of strings =", ("Python" * 2))

Вывод:

addition of strings = Python Operators
multiplication of strings = PythonPython

And Now for Something Completely Different

trong>Mr. Praline (John Cleese): I wish to complain, British-Railways Person.
Attendant (Terry Jones): I DON’T HAVE TO DO THIS JOB, YOU KNOW!!!
Mr. Praline: I beg your pardon…?
Attendant: I’m a qualified brain surgeon! I only do this job because I like being my own boss!
Mr. Praline: Excuse me, this is irrelevant, isn’t it?
Attendant: Yeah, well it’s not easy to pad these python files out to 150 lines, you know.
Mr. Praline: Well, I wish to complain. I got on the Bolton train and found myself deposited here in Ipswitch.
Attendant: No, this is Bolton.
Mr. Praline: (to the camera) The pet shop man’s brother was LYING!
Attendant: Can’t blame British Rail for that.

Version	Operating System	Description	MD5 Sum	File Size	GPG
Gzipped source tarball	Source release		364158b3113cf8ac8db7868ce40ebc7b	25627989	SIG
XZ compressed source tarball	Source release		71f7ada6bec9cdbf4538adc326120cfd	19058600	SIG
macOS 64-bit Intel installer	Mac OS X	for macOS 10.9 and later	870e851eef2c6712239e0b97ea5bf407	29933848	SIG
macOS 64-bit universal2 installer	Mac OS X	for macOS 10.9 and later, including macOS 11 Big Sur on Apple Silicon	59aedbc04df8ee0547d3042270e9aa57	37732597	SIG
Windows embeddable package (32-bit)	Windows		cacf28418ae39704743fa790d404e6bb	7594314	SIG
Windows embeddable package (64-bit)	Windows		0b3a4a9ae9d319885eade3ac5aca7d17	8427568	SIG
Windows help file	Windows		b311674bd26a602011d8baea2381df9e	8867595	SIG
Windows installer (32-bit)	Windows		b29b19a94bbe498808e5e12c51625dd8	27281416	SIG
Windows installer (64-bit)	Windows	Recommended	53a354a15baed952ea9519a7f4d87c3f	28377264	SIG

Список всех ключевых слов в Python

and	Логический оператор
as	Псевдоним
assert	Для отладки
break	Избавление от циклов
class	Используется для определения классов
continue	Ключевое слово, используемое для продолжения цикла, пропуская существующий
def	Ключевое слово, используемое для определения функции
del	Используется для удаления объектов
elif	Часть условного оператора if-elif-else
else	То же, что и выше
except	Ключевое слово, используемое для перехвата исключений
FALSE	Логическое значение
finally	Это ключевое слово используется для запуска фрагмента кода при отсутствии исключений.
for	Определение цикла
from	Используется, когда вам нужно импортировать только определенный раздел модуля
global	Укажите область действия переменной как глобальную
if	Используется для определения условия «если»
import	Ключевое слово Python, используемое для импорта модулей
in	Проверяет, присутствуют ли указанные значения в повторяемом объекте
is	Это ключевое слово используется для проверки равенства.
lambda	Создавать анонимные функции
None	Ключевое слово None представляет нулевое значение в PYthon.
nonlocal	Объявить переменную с нелокальной областью видимости
not	Логический оператор для отрицания условия
or	Логический оператор, используемый, когда должно выполняться одно из условий.
pass	Это ключевое слово Python проходит и позволяет функции продолжить
raise	Вызывает исключение при вызове с указанным значением
return	Выходит из запущенной функции и возвращает указанное значение
TRUE	Логическое значение
try	Часть попытки… за исключением утверждения
while	Используется для определения цикла
with	Создает блок, упрощающий обработку исключений и файловые операции
yield	Завершает функцию и возвращает объект-генератор

Ниже приведен простой пример, показывающий использование if-else в программе Python.

var = 1;

if(var==1):
    print("odd")
else:
    print("even")

Когда мы запускаем указанную выше программу, Python понимает блок if-else из-за фиксированных ключевых слов и синтаксиса, а затем выполняет дальнейшую обработку.

Что нужно знать Python-разработчику?

Пласт базовых знаний и навыков включает в себя:

• основные навыки пользования терминалом;
• понимание принципа работы IDE;
• навыки работы с Git;
• менеджер пакетов pip;
• базы данных (ORM, CRUD-операции);
• принципы ООП;
• синтаксис языка Python;
• алгоритмы и структуры данных;
• составление документации;
• модульное тестирование.

Разумеется, недостаточно реализовать вывод «Hello World», чтобы разобраться в языке программирования Python, но для более глубокого понимания сперва стоит определиться с направлением, в котором вы хотите работать. Исходя из этого, подбираются дополнительные инструменты для изучения.

Веб-разработка

Здесь особенно популярны такие Python-фреймворки, как Django и Flask: с их помощью можно быстро создать логику бэкенда. Для начала работы хватит и одного, но не помешает знать несколько, понимать, в каких случаях они используются, где предпочесть Django, а с какой задачей лучше справится Flask, Tornado или Pyramid.

Для построения веб-приложений также пригодится знание протоколов, HTML, CSS и JavaScript.

Django — популярный Python-фреймворк для написания веб-приложений. Многие начинающие разработчики выбирают его из-за относительной простоты и лёгкости в развитии. Однако это совсем не означает, что фреймворк не справится с профессиональными высоконагруженными системами.

В рамках этого курса вы поэтапно изучите процесс создания полноценного приложения на Django. Помимо работы с основными компонентами фреймворка, вы научитесь грамотно подбирать и интегрировать сторонние библиотеки. Эта книга лишена непонятных, скучных и абстрактных задач — в ней только то, что вам действительно пригодится на практике.

В процессе обучения вы получите не только знания о принципах работы Django, но и опыт в разработке веб-приложений, которые в перспективе планируется расширять дополнительными инструментами.

Полезно как для начинающих разработчиков, так и для специалистов.

В данном издании вы изучите Python-фреймворк Flask. Он относится к категории микрофреймворков — простых каркасов для веб-приложений, обладающих только базовыми возможностями. Благодаря пошаговым примерам вы сможете создать полноценное веб-приложение для социального блогинга.

Благодаря этой книге вы освоите возможности фреймворка и ознакомитесь с различными прикладными технологиями, такими как взаимодействие веб-служб и миграции баз данных.

На фоне других Flask выделяется полной свободой в разработке. Если вы уже имеете опыт работы с Python, то изучение этого фреймворка не составит никакого труда.

Data Science

Основы программирования на Python в разрезе Data Science следует продолжить изучением таких библиотек и фреймворков:

• NumPy
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• PyTorch
• Matplotlib
• scikit-learn

Для погружения в Machine Learning на Python, обучение стоит начать с основных разделов, а именно:

• обучение с учителем;
• обучение без учителя;
• обучение с подкреплением.

Книги по теме

Хороша та книга, которая учит использовать мощные алгоритмы в машинном обучении без интеграции затратных решений или массивных вычислительных систем. Данное издание как раз об этом.

Благодаря этой книге вы познакомитесь с Scikit-Learn и научитесь работать с нейросетями с помощью библиотек Theano, TensorFlow и H2O. В процессе вы рассмотрите классификационные и регрессионные деревья, а также способы обучения нейросетей без учителя.

В книге рассмотрены принципы машинного обучения в модели MapReduce на Hadoop и Spark.

В данной книге описаны самые различные вычислительные методы и статистические алгоритмы. Без их использования невозможна какая-либо интенсивная обработка данных и проведение исследований.

Данное пособие будет полезно тем читателям, которые уже имеют какой-либо опыт в программировании и хотят научиться правильно использовать Python в Data Science. Например, как преобразовывать определённый формат данных в файл скрипта? Как сформировать и отфильтровать эти данные и работать с ними? Как благодаря полученной информации проанализировать ситуацию, составить статистическую модель и организовать машинное обучение.

Конечно, можно изучать Python для программирования игр, написания десктопных и мобильных приложений, но несмотря на наличие соответствующих для этого инструментов, язык наиболее востребован именно в Data Science и бэкенд-разработке.

Массивы

В массивах «array» хранятся однотипные данные, структурированные определенным образом. Они похожи на списки, но ограничены размером и типом входных данных. Для создания нового массива нужно импортировать библиотеку, которая может с ним работать. Ячейки массива имеют одинаковый размер.

одномерные и многомерные массивы в Python

Массивы бывают одномерными, двумерными, многомерными. Размерность массива можно изменять, поэтому предусмотрена функции, позволяющие измерить его размер. В массиве можно добавлять и удалять элементы.

В качестве примера приведу синтаксис метода для списка: spisok . append (аргумент), где аргументом могут быть данные любого типа и аргумент является обязательным. Название метода записывается после названия списка через точку «. append». Этот метод принимает только один аргумент и вставляет его в конец списка. Синтаксис других методов аналогичен.

Операторы присваивания Python

Предположим, что переменная a содержит значение 10, а переменная b содержит значение 20, тогда —

оператор	Описание	пример
знак равно	Назначает значения из правого операнда левому операнду	c = a + b присваивает значение a + b в c
+ = Добавить И	Добавляет правый операнд к левому операнду и присваивает результат левому операнду	с + = а эквивалентно с = с + а
— = вычесть И	Вычитает правый операнд из левого операнда и присваивает результат левому операнду	с — = а эквивалентно с = с — а
* = Умножить И	Он умножает правый операнд на левый операнд и присваивает результат левому операнду	с * = а эквивалентно с = с * а
/ = Разделить И	Он делит левый операнд на правый операнд и присваивает результат левому операнду	c / = a эквивалентно c = c / ac / = a эквивалентно c = c / a
% = Модуль И	Он принимает модуль с использованием двух операндов и присваивает результат левому операнду	с% = а эквивалентно с = с% а
** = экспонента И	Выполняет экспоненциальный (силовой) расчет операторов и присваивает значение левому операнду	с ** = а эквивалентно с = с ** а
// = этаж	Он выполняет деление по полу на операторах и присваивает значение левому операнду	c // = a эквивалентно c = c // a

Boolean Contexts

In this section, you’ll see some practical examples of how to use the Python operator, and learn how to take advantage of its somewhat unusual behavior to write better Python code.

There are two main situations where you can say you’re working in a Boolean context in Python:

1. statements: conditional execution
2. loops: conditional repetition

With an statement, you can decide your programs’ path of execution depending on the truth value of some conditions.

On the other hand, loops allow you to repeat a piece of code as long as a given condition remains true.

These two structures are part of what you’d call control flow statements. They help you decide your programs’ execution path.

You can use the Python operator to build Boolean expressions suitable for use with both statement and loops, as you’ll see in the next two sections.

Цикл for

Как было сказано ранее, мы используем цикл в тех случаях, когда вам нужно повторить что-нибудь n-ное количество раз. Это проще понять, если взглянуть на пример. Мы используем встроенную функцию Python range. Функция range создаст список длинной в «n» элементов. В Python версии 2.Х существует другая функция под названием xrange, которая является генератором чисел и не такая ресурсоемкая, как range. Ранее разработчики сменили xrange на range в Python 3. Вот пример:

Python

print(range(5)) # ответ: range(0, 5)

1	print(range(5))# ответ: range(0, 5)

Как вы видите, функция range взяла целое число и вернула объект range. Функция range также принимает начальное значение, конечное значение и значение шага. Вот еще два примера:

Python

a = range(5, 10)
print(a) # range(5, 10)

b = list(range(1, 10, 2))
print(b) #

1 2 3 4 5

a=range(5,10) print(a)# range(5, 10) b=list(range(1,10,2)) print(b)#

В пером примере показано, что вы можете передать начальное и конечное значение, и функция range вернет числа, начиная с начального значения вплоть до (но не включая) последнее значение. Например, при запросе 5-10 мы получим 5-9. Во втором примере видно, как использовать функцию списка (list) для того, чтобы функция range вернула каждый второй элемент, между 1 и 10. Так что она начинает с 1, пропускает 2 и так далее. Теперь вы, наверное, гадаете, что же именно она будет делать с циклами? Что-ж, есть один простой способ показать, как работает цикл с использованием функции range! Давайте взглянем:

Python

for number in range(5):
print(number)

1 2	fornumber inrange(5) print(number)

Что здесь произошло? Давайте почитаем слева на право, чтобы понять это. Для каждого числа в диапазоне 5 мы вводим число. Мы знаем, что если мы вызываем range со значением 5, мы получим список из 5 элементов. Так что каждый раз, проходя через цикл, она выводит каждый из элементов. Цикл for, показанный выше, может быть эквивалентом следующего:

Python

for number in :
print(number)

1 2	fornumber in,1,2,3,4 print(number)

Функция range лишь делает результат несколько меньшим. Цикл for может обходить любой итератор Python. Мы уже видели, как именно он может работать со списком. Давайте взглянем, может ли он выполнять итерацию со словарем.

Python

a_dict = {«one»:1, «two»:2, «three»:3}

for key in a_dict:
print(key)

1 2 3 4

a_dict={«one»1,»two»2,»three»3} forkey ina_dict print(key)

Когда вы используете for в словаре, вы увидите, что он автоматически перебирает ключи. Вам не нужно указывать ключ for в a_dict.keys() (впрочем, это также работает). Python делает только нужные нам вещи. Вы возможно думаете, почему ключи выводятся в другом порядке, отличном от того, какой был указан в словаре? Как мы знаем из соответствующей статьи, словари не упорядочены, так что мы можем выполнять итерацию над ними, при этом ключи могут быть в любом порядке. Теперь, зная, что ключи могут быть отсортированы, вы можете отсортировать их до итерации. Давайте немного изменим словарь, чтобы увидеть, как это работает.

Python

a_dict = {1:»one», 2:»two», 3:»three»}
keys = a_dict.keys()

keys = sorted(keys)
for key in keys:
print(key)

1 2 3 4 5 6

a_dict={1″one»,2″two»,3″three»} keys=a_dict.keys() keys=sorted(keys) forkey inkeys print(key)

Результат:

Python

1
2
3

1 2 3

1 2 3

Давайте остановимся и разберемся с тем, что делает этот код. Во-первых, мы создали словарь, в котором ключи выступают в качестве целых чисел, вместо строк. Далее, мы извлекли ключи из словаря. Каждый раз, когда вы взываете метод keys(), он возвращает неупорядоченный список ключей. Если вы выведите их, и увидите, что они расположен в порядке по возрастанию, то это просто случайность. Теперь у нас есть доступ к ключам словаря, которые хранятся в переменной, под названием keys. Мы сортируем наш список, после чего используем цикл for в нем. Теперь мы готовы к тому, чтобы сделать все немного интереснее. Мы попробуем применить цикл в функции range, но нам нужно вывести только целые числа. Чтобы сделать это, нам нужно использовать условный оператор вместо параметра шага range. Это можно сделать следующим образом:

Python

for number in range(10):
if number % 2 == 0:
print(number)

1 2 3

fornumber inrange(10) ifnumber%2== print(number)

Результат:

Python

0
2
4
6
8

1 2 3 4 5

2 4 6 8

Вы наверное гадаете, что вообще здесь происходит? Что еще за знак процента? В Python, % называется оператором модуля. Когда вы используете оператор модуля, он возвращает остаток. Когда вы делите целое число на два, вы получаете число без остатка, так что мы выводим эти числа. Вам, возможно, не захочется использовать оператор модуля часто в будущем, но в моей работе он нередко помогает. Теперь мы можем взглянуть на цикл while.

Циклы в Python:

В Python есть три цикла:

While Loop: Здесь сначала проверяется условие, и если оно истинно, управление будет перемещаться внутри цикла и выполнять операторы внутри цикла до тех пор, пока условие не станет ложным. Мы используем этот цикл, когда не уверены, сколько раз нам нужно выполнить группу операторов, или вы можете сказать это, когда мы не уверены в количестве итераций.

Рассмотрим пример:

count = 0
while (count < 10): print ( count ) count = count + 1 print ("Good bye!")

Output = 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Good bye!

Цикл For: Как и цикл While, цикл For также позволяет повторять блок кода определенное количество раз. Разница в том, что в цикле For мы знаем необходимое количество итераций, в отличие от цикла While, где итерации зависят от условия. Вы получите лучшее представление о разнице между ними, посмотрев на синтаксис:

for variable in Sequence: statements

Обратите внимание, что здесь мы указали диапазон, это означает, что мы знаем, сколько раз будет выполняться блок кода. Рассмотрим пример:

Рассмотрим пример:

fruits =  for index in range(len(fruits)): print (fruits)

Output = Banana Apple Grapes

Вложенные циклы: Это в основном означает цикл внутри цикла. Это может быть цикл For внутри цикла While и наоборот. Даже цикл For может находиться внутри цикла For или цикла While внутри цикла While.

Рассмотрим пример:

count = 1
for i in range(10): print (str(i) * i) for j in range(0, i): count = count +1

Output = 1
22
333
4444
55555
666666
7777777
88888888
999999999

Сейчас самое подходящее время для введения функций в этот учебник по Python.

Классы

Python поддерживает ограниченную форму множественного наследования с использованием классов. Внутренние переменные и методы могут быть объявлены (по соглашению, это не является требованием самого языка) путем добавления по меньшей мере, двух начальных символов подчеркивания и не более чем одного завершающего (например, «__spam»). Мы можем также присвоить значение переменной класса извне. Это видно в следующем примере:

class MyClass(object):
    common = 10
    def __init__(self):
        self.myvariable = 3
    def myfunction(self, arg1, arg2):
        return self.myvariable
 
    # This is the class instantiation
>>> classinstance = MyClass()
>>> classinstance.myfunction(1, 2)
3
# This variable is shared by all instances.
>>> classinstance2 = MyClass()
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
10
# Note how we use the class name
# instead of the instance.
>>> MyClass.common = 30
>>> classinstance.common
30
>>> classinstance2.common
30
# This will not update the variable on the class,
# instead it will bind a new object to the old
# variable name.
>>> classinstance.common = 10
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
30
>>> MyClass.common = 50
# This has not changed, because «common» is
# now an instance variable.
>>> classinstance.common
10
>>> classinstance2.common
50
 
# This class inherits from MyClass. The example
# class above inherits from «object», which makes
# it what’s called a «new-style class».
# Multiple inheritance is declared as:
# class OtherClass(MyClass1, MyClass2, MyClassN)
class OtherClass(MyClass):
    # The «self» argument is passed automatically
    # and refers to the class instance, so you can set
    # instance variables as above, but from inside the class.
    def __init__(self, arg1):
        self.myvariable = 3
        print arg1
 
>>> classinstance = OtherClass(«hello»)
hello
>>> classinstance.myfunction(1, 2)
3
# This class doesn’t have a .test member, but
# we can add one to the instance anyway. Note
# that this will only be a member of classinstance.
>>> classinstance.test = 10
>>> classinstance.test
10

не в python

Очень распространенный вариант использования not in any programming language is, который вы, возможно, часто использовали,-это «not in». Мы используем его для того, чтобы определить, находится ли конкретная последовательность в объекте или нет.

Предположим, мы хотим проверить, есть ли «горох» в списке фруктов или нет.

fruits= 
if 'peas' not in fruits: 
   print("Vegetable") 
else: 
   print("Fruit") 

Output- 
Vegetable

Чтобы сделать его короче и слаще, мы можем использовать эти операторы, чтобы быть

ages=[] 
# making a list of all ages allowed to vote 
for i in range(18,101): 
    ages.append(i) 
# If the given age is not allowed to vote print True 
print(17 not in ages) 

Output- 
True

Программа для перечисления вниз меток в списке и добавления «Отсутствует», если имя

dict1={"Ashwini":48,
       "khush":41,
       "Lamba":49,
       "Shera":30,
       "Arjun":47} 
list1= 
list2=[] 
for i in list1: 
   if i not in dict1.keys(): 
       list2.append("Absent") 
   else: 
       list2.append(dict1) 
print(list2) 

Output- 

Арифметические операторы Python

Предположим, что переменная a содержит значение 10, а переменная b содержит значение 21, тогда —

оператор	Описание	пример
+ Дополнение	Добавляет значения по обе стороны от оператора.	а + б = 31
— вычитание	Вычитает правый операнд из левого операнда.	а — б = -11
* Умножение	Умножает значения по обе стороны от оператора	а * б = 210
/ Отдел	Делит левый операнд на правый операнд	б / а = 2,1
% Модуль	Делит левый операнд на правый и возвращает остаток	б% а = 1
** экспонент	Выполняет экспоненциальный (силовой) расчет по операторам	а ** б = 10 к степени 20
//	Полное деление — деление операндов, где результатом является частное, в котором удаляются цифры после десятичной точки. Но если один из операндов отрицателен, результат получается беспорядочным, то есть округляется от нуля (в сторону отрицательной бесконечности):	9 // 2 = 4 и 9.0 // 2.0 = 4.0, -11 // 3 = -4, -11.0 // 3 = -4.0

Как работает if else

Синтаксис

Оператор в языке Python – это типичная условная конструкция, которую можно встретить и в большинстве других языков программирования.

Синтаксически конструкция выглядит следующим образом:

1. сначала записывается часть с условным выражением, которое возвращает истину или ложь;
2. затем может следовать одна или несколько необязательных частей (в других языках вы могли встречать );
3. Завершается же запись этого составного оператора также необязательной частью .

Принцип работы оператора выбора в Python

Для каждой из частей существует ассоциированный с ней блок инструкций, которые выполняются в случае истинности соответствующего им условного выражения.

То есть интерпретатор начинает последовательное выполнение программы, доходит до и вычисляет значение сопутствующего условного выражения. Если условие истинно, то выполняется связанный с набор инструкций. После этого управление передается следующему участку кода, а все последующие части и часть (если они присутствуют) опускаются.

Отступы

Отступы – важная и показательная часть языка Python. Их смысл интуитивно понятен, а определить их можно, как размер или ширину пустого пространства слева от начала программного кода.

Благодаря отступам, python-интерпретатор определяет границы блоков. Все последовательно записанные инструкции, чье смещение вправо одинаково, принадлежат к одному и тому же блоку кода. Конец блока совпадает либо с концом всего файла, либо соответствует такой инструкции, которая предшествует следующей строке кода с меньшим отступом.

Таким образом, с помощью отступов появляется возможность создавать блоки на различной глубине вложенности, следуя простому принципу: чем глубже блок, тем шире отступ.

Примеры

Рассмотрим несколько практических примеров использования условного оператора.

Пример №1: создание ежедневного бэкапа (например базы данных):

Пример №2: Проверка доступа пользователя к системе. В данном примере проверяет наличие элемента в списке:

Пример №3: Валидация входных данных. В примере к нам приходят данные в формате . Нам необходимо выбрать все записи определенного формата: